基于用户需求深度驱动的个性化推荐算法研究

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随着互联网时代尤其是移动互联网时代的到来,当代的我们都处在一个“信息爆炸”的时代,由于个性化需求的增强,导致用户需要个人去过滤掉大量的无效信息,无形中仍然没有根本性的解决信息量过多的难题。于是,个性化推荐算法出现并成为了大家关注的热门话题。个性化推荐系统自出现以来就获得了广泛的关注,众多的专家学者都提出了各自关于个性化推荐系统的研究方法。当前主流的推荐算法主要是基于内容的推荐算法、基于图结构的推荐算法、协同过来推荐算法以及混合推荐算法。但是当前的推荐算法由于过分依赖数据的显性评分而存在冷启动、数据稀
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